呂曉娟

（鄭州電力高等?？茖W校，河南 鄭州　451450）

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基于改進型DOB的電液伺服力控制技術(shù)研究

呂曉娟

（鄭州電力高等專科學校，河南 鄭州451450）

摘要：考慮到電液伺服力控制系統(tǒng)容易受到外界載荷擾動影響等問題，提出了一種基于改進型DOB算法的電液伺服力控制器。通過對控制系統(tǒng)中的標稱控制器P，低通的濾波器K以及控制參數(shù)V進行設(shè)計，以消除電液伺服力控制系統(tǒng)受到外界擾動信號d和電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n對系統(tǒng)的影響，提高DOB系統(tǒng)的魯棒性能。通過仿真試驗驗證提出的改進型DOB算法對提高電液伺服力控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和抗干擾能力的效果，并與基于模糊算法和基于常規(guī)DOB算法的控制系統(tǒng)進行比較。結(jié)果表明，提出的改進型DOB算法使得電液伺服力控制系統(tǒng)具有更好的魯棒性以及穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：電液伺服；壓力控制；模糊算法；擾動觀測器

0　引言

電液伺服控制系統(tǒng)因其具有重量小、控制精度高、靜動態(tài)特性較好、體積小巧、使用壽命長以及功率重量比和力矩重量比較大等優(yōu)點，使得電液伺服控制系統(tǒng)無論是在軍事領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域都得到了極其廣泛的應(yīng)用[1]。

文獻[2]中對疲勞試驗機的電液伺服力控制系統(tǒng)進行了研究，主要使用模糊算法和自適應(yīng)學習算法相結(jié)合建立控制系統(tǒng)。文獻[3]中將滑模變結(jié)構(gòu)控制理論與自適應(yīng)控制理論相結(jié)合，對電液伺服力控制系統(tǒng)進行控制研究。文獻[4]中使用模糊學習算法對電液伺服力控制系統(tǒng)進行研究，以提高控制系統(tǒng)的魯棒性能。文獻[5]中對電液伺服力控制系統(tǒng)的多余力矩抑制問題進行了研究，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法設(shè)計控制器，以解決電液伺服加載模擬系統(tǒng)的非線性等問題。

本文對電液伺服力控制系統(tǒng)進行研究，主要研究控制系統(tǒng)對外界負載擾動的抗干擾能力以及穩(wěn)定性。

1　電液伺服力控制數(shù)學模型

本文研究的電液伺服力控制系統(tǒng)主要是通過調(diào)整電液伺服閥控制電流的變化，從而控制電液伺服閥的輸出，實現(xiàn)對液壓油缸輸出力的精確控制。

電液伺服力控制系統(tǒng)簡圖如圖1所示。電液伺服力控制系統(tǒng)主要包含了電液伺服閥、單作用液壓缸以及液壓缸負載等。電液伺服力控制器將控制信號傳遞到伺服閥電磁鐵中，伺服閥電磁鐵將電信號轉(zhuǎn)換為機械信號，控制伺服閥的先導閥動作，從而實現(xiàn)伺服閥閥芯的運動，實現(xiàn)電液伺服力的控制。

圖1　電液伺服力控制系統(tǒng)簡圖

電液伺服閥控制非對稱液壓油缸的三個重要方程，即電液伺服閥流量方程、液壓缸流量方程以及液壓缸的力平衡方程。

（1）電液伺服閥流量方程為：

式中：xv為伺服閥芯位移（單位：m）；PL為負載的壓力（單位：N）；Kq為流量增益（單位：m2/s）；Kc為流量壓力系數(shù)（單位：m3/s·Pa）。

（2）液壓油缸的流量方程為：

式中：A1為液壓油缸無桿腔面積（單位：m2）；βe為液壓油液的彈性模數(shù)（單位：Pa）；n為有效面積比；Q1為液壓油缸無桿腔流量（單位：m3/s）；Q2為液壓油缸有桿腔流量（單位：m3/s）。

（3）液壓油缸負載力平衡方程為：

式中：k為負載的彈簧剛度（單位：N/m）；FL為外負載力（單位：N）；A2為液壓油缸有桿腔面積（單位：m2）；m為等效質(zhì)量之和（單位：kg）；Bc為粘性阻尼系數(shù)（單位：N·s/m）。

對電液伺服閥流量方程、液壓油缸流量方程以及力平衡方程進行拉普拉斯變換，即可得到電液伺服力控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)：

式中：ωr是轉(zhuǎn)折頻率（單位：Hz），是機械固有頻率（單位：Hz）；ω0為液壓與機械總體固有頻率（單位：Hz），為機械阻尼系數(shù)（單位：N·s/m），為液壓與機械阻尼系數(shù)（單位：N·s/m），是系統(tǒng)總體壓力增益（單位：為液壓油缸負載力[5]單位：N）。

2　擾動力消除控制方法研究

目前，對于電液伺服力控制系統(tǒng)的負載擾動抑制控制方法有多種算法，本文主要針對基于模糊控制算法和基于DOB算法進行研究。

2.1基于模糊控制的方法

由于液壓油缸工作時，環(huán)境和負載會時時變化，且液壓系統(tǒng)的本身具有非線性特性，控制系統(tǒng)的參數(shù)必然會發(fā)生波動，采用傳統(tǒng)的PID算法控制油液系統(tǒng)的全過程，其控制性能必然會受到影響。為了使得電液伺服力控制系統(tǒng)的輸出能夠快速穩(wěn)定地跟蹤預(yù)期值，將模糊控制與傳統(tǒng)PID結(jié)合，利用模糊推理的策略，根據(jù)不同的偏差、偏差變化率對PID參數(shù)ΔkP,ΔkI,ΔkD進行在線自調(diào)整，使PID控制器能夠適應(yīng)控制的全過程[6]。模糊自適應(yīng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2　模糊自適應(yīng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.2基于DOB的電液伺服控制方法

常規(guī)DOB控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3所示。圖中，K是一個低通的濾波器；P是控制系統(tǒng)的標稱控制器；r是控制系統(tǒng)的輸入信號；G是電液伺服力控制系統(tǒng)實際模型的傳遞函數(shù)；G′是電液伺服力控制系統(tǒng)理想模型的傳遞函數(shù)；d是電液伺服力控制系統(tǒng)受到的外界擾動信號；n是電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號。通過分析常規(guī)DOB控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，可得輸出函數(shù)為[7]：

圖3　常規(guī)DOB控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

通常情況下，電液伺服力控制系統(tǒng)受到的外界擾動信號d和電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n屬于不同的頻率范圍，前者擾動信號為低頻信號，后者測量噪聲屬于高頻信號。故近似獲得常規(guī)DOB控制系統(tǒng)的輸出函數(shù)為：

分析式（6）可知，電液伺服力控制系統(tǒng)受到的外界擾動信號d被常規(guī)DOB控制系統(tǒng)消除，但是無法消除電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n。在此，本文對常規(guī)DOB控制系統(tǒng)進行改進優(yōu)化，得到了改進的DOB控制系統(tǒng)，以消除電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n對電液伺服力控制系統(tǒng)的影響，其結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4　改進型DOB控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

分析改進型DOB控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，可知其輸出函數(shù)為：

同樣地，認為電液伺服力控制系統(tǒng)受到的外界擾動信號d和電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n屬于不同的頻率范圍，前者擾動信號為低頻信號，后者測量噪聲屬于高頻信號。故近似獲得改進型DOB控制系統(tǒng)的輸出函數(shù)為：

分析式（8）可知，只要對控制系統(tǒng)中的低通濾波器K和控制參數(shù)V進行合理的設(shè)計，即可以消除電液伺服力控制系統(tǒng)受到的外界擾動信號d和電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n對系統(tǒng)的影響。標稱控制器P決定了控制系統(tǒng)對輸入信號的跟蹤能力，因此在對DOB系統(tǒng)進行設(shè)計時，第一步是設(shè)計標稱控制器P，之后再設(shè)計低通的濾波器K和控制參數(shù)V，從而提高DOB系統(tǒng)的魯棒性能。

設(shè)定電液伺服力控制系統(tǒng)受到的外界擾動信號d的頻率是0.75 rad/s，對低通的濾波器K和控制參數(shù)V進行設(shè)計[8]：

3　仿真研究

為了研究本文提出的改進型DOB系統(tǒng)對電液伺服力控制的性能，使用Matlab/Simulink工具箱建立電液伺服力控制系統(tǒng)模型。模型中的控制器分別使用基于模糊控制算法、基于常規(guī)DOB算法以及基于本文提出的改進型DOB算法進行建立。電液伺服力控制系統(tǒng)模型的具體參數(shù)設(shè)置如表1所示[9]。

表1　電液伺服力控制系統(tǒng)模型的具體參數(shù)設(shè)置

設(shè)定電液伺服力控制系統(tǒng)受到的外界擾動信號d=2.5 sin(0.1πt)+5，則使用基于模糊控制算法、基于常規(guī)DOB算法以及基于本文提出的改進型DOB算法建立的電液伺服力控制系統(tǒng)的輸出信號，如圖5所示[10]。

根據(jù)對負載擾動作用下，電液伺服力控制系統(tǒng)在不同算法作用下的仿真曲線可以看出，相比DOB算法，模糊控制算法對負載擾動的抑制作用較弱，電液伺服力控制系統(tǒng)的輸出在負載擾動作用下波動較大?；诟倪M型DOB算法對于負載擾動對電液伺服力控制系統(tǒng)影響的抑制效果比基于常規(guī)DOB算法更優(yōu)，但是兩種算法均能使電液伺服力控制系統(tǒng)的輸出較好地跟蹤系統(tǒng)輸入信號，使得系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定性。

圖5　負載擾動作用下不同控制算法的電液伺服力控制仿真結(jié)果

現(xiàn)對在電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n的影響下，使用基于模糊控制算法、基于常規(guī)DOB算法以及基于本文提出的改進型DOB算法建立的電液伺服力控制系統(tǒng)的響應(yīng)進行研究。

設(shè)定電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n= 125 sin(50πt)，則系統(tǒng)輸出響應(yīng)仿真曲線如圖6所示[11]。

圖6　測量噪聲作用下不同控制算法的電液伺服力控制仿真結(jié)果

對測量噪聲作用下不同控制算法的電液伺服力控制仿真結(jié)果進行研究分析可知，模糊控制算法無法對測量噪聲進行有效抑制，系統(tǒng)會在測量噪聲影響下產(chǎn)生較大的波動誤差?；诔Ｒ?guī)的DOB算法雖然對測量噪聲有一定抑制作用，但是抑制效果相比本文提出的改進型DOB算法較弱，而本文提出的改進型DOB算法能夠較好地降低電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n對電液伺服力控制系統(tǒng)的作用，使得系統(tǒng)具有較好的魯棒性和穩(wěn)定性。

4　結(jié)　論

本文對電液伺服力控制系統(tǒng)進行了深入研究，首先建立電液伺服力控制系統(tǒng)的數(shù)學模型。由于電液伺服力控制系統(tǒng)對外界擾動影響較敏感，因此研究了一種基于改進型DOB算法的電液伺服力控制器，以消除電液伺服力控制系統(tǒng)受到的外界擾動信號d和電液伺服力控制系統(tǒng)測量的噪聲信號n對系統(tǒng)的影響。通過仿真試驗驗證了本文提出的改進型DOB算法對提高電液伺服力控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和抗干擾能力的效果。

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中圖分類號：TN876?34；TP27

文獻標識碼：A

文章編號：1004?373X（2016）03?0159?04

doi：10.16652/j.issn.1004?373x.2016.03.041

收稿日期：2015?08?12

作者簡介：呂曉娟（1980—），女，回族，河南信陽人，講師。研究方向為生產(chǎn)過程自動控制技術(shù)及控制儀表。

Research on electro?hydraulic servo force control technology based on improved DOB

Lü Xiaojuan
（Zhengzhou Electric Power College，Zhengzhou 451450，China）

Abstract：The electro?hydraulic servo force control system is easily influenced by the external load disturbance，an electro?hydraulic servo force controller based on the improved DOB algorithm is proposed.The nominal controllerP，low pass filterK and control parameterVin the control system were designed to eliminate the influences of the noise signalnmeasured by the electric?hydraulic servo force control and external disturbance signald，and improve the robust performance of the DOB system. The stability and anti?interference ability of the electro?hydraulic servo force control system were verified by simulation experi?ments.The proposed system is compared with that of based on fuzzy algorithm and conventional DOB algorithm.The comparison results show that the improved DOB algorithm can improve the robustness and stability of the electro?hydraulic servo force con?trol system.

Keywords：electro?hydraulic servo；pressure control；fuzzy algorithm；disturbance observer